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0.7.0	2023年10月16日
0.6.1	2022年12月3日
0.6.0	2022年6月15日
0.5.1	2022年3月1日
0.3.0	2021年1月20日

#828 在机器学习

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MIT/Apache

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Elastic Net

linfa-elasticnet 提供了弹性网线性回归的纯 Rust 实现。

总体情况

linfa-elasticnet 是 linfa 生态系统中的一个 crate，旨在创建一个用于在纯 Rust 中实现经典机器学习工具包，类似于 Python 的 scikit-learn。

当前状态

linfa-elasticnet crate 提供了具有岭和 LASSO 约束的线性回归。求解器使用坐标下降法找到最优解。

该库包含线性回归模型的弹性网实现。它结合了 LASSO 和岭方法的 l1 和 l2 惩罚，因此为特征选择提供了更大的灵活性。随着惩罚的增加，某些参数变为零，相应的变量从模型中删除。

另请参阅

维基百科上的弹性网

BLAS/Lapack 后端

参见本节以启用外部 BLAS/LAPACK 后端。

示例

在 examples/ 目录中有一个使用示例。要运行，请使用

$ cargo run --example elasticnet

显示源代码

use linfa::prelude::*;
use linfa_elasticnet::{ElasticNet, Result};

// load Diabetes dataset
let (train, valid) = linfa_datasets::diabetes().split_with_ratio(0.90);

// train pure LASSO model with 0.1 penalty
let model = ElasticNet::params()
    .penalty(0.3)
    .l1_ratio(1.0)
    .fit(&train)?;

println!("intercept:  {}", model.intercept());
println!("params: {}", model.hyperplane());

println!("z score: {:?}", model.z_score());

// validate
let y_est = model.predict(&valid);
println!("predicted variance: {}", valid.r2(&y_est)?);
# Result::Ok(())

依赖项

~2–12MB
~185K SLoC